Analyse des Einkaufsverhaltens

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Die KI-unterstützte Analyse von Einkaufsverhalten bietet Erkenntnisse für strategische und operative Unternehmensoptimierung

Beschreibung

Zu verstehen, wie Kunden Produkte und Services kaufen oder buchen, erlaubt es strategische und operative Optimierungen vorzunehmen.

Das Wichtigste in Kürze

Verstehen wie Kunden einkaufen erlaubt datenbasierte Steuerung von operativen und strategischen Initiativen.
Wir nutzen Daten & KI, um eine Vielzahl an Analysen über das Einkaufsverhaltens zu erstellen und Empfehlungen für nächste Schritte zu geben.

Diese Daten brauchen wir

  • Inhalt: Transaktionsdaten
  • Quellen: ERP, E-Commerce, Excel
  • Format: Eine Zeile = Eine Bestellposition; Details siehe unten

Analyse des Einkaufsverhaltens bei Kobold AI: Vorgehen und Ergebnisse

Verkauf könnte so einfach sein. Wenn man nur genau weiß, welche Produkte bei wem wie gut ankommen, wie die Nachfrage ist und bei welchen Kunden es sich lohnt, Zeit und Geld zu investieren.

Leider ist es nicht so einfach. Organisches Wachstum geht meist einher mit einer Intransparenz über das Einkaufsverhalten. Solange genügend Umsatz vorhanden ist, kümmern sich wenige um eine Optimierung. Doch das möchten wir ändern: Mit einer automatischen Einkaufsanalyse.

Wer kauft wie was ein? Die Ziele einer Einkaufsanalyse

Welche Artikel sind Top-Seller? Welche unsere Top Kunden? Wie verhält sich unser Gesamtumsatz verteilt auf diese zwei Faktoren? Welche Artikel und Themen stehen im Trend? Welche Artikel werden häufig gemeinsam gekauft? Wie sind Wiederkaufraten und -zeiten? Es gibt sehr viele Fragen, die man mit einer Einkaufsanalyse beantworten kann.

Ganz oben auf der Liste der Ziele einer Einkaufsanalyse steht somit das Verstehen. Verstehen von Kunden; wie sie sich verhalten und weshalb. Dieses Verständnis erlaubt es dann, strategische wie operative Maßnahmen zu ergreifen. Ob Produktausrichtung oder Optimierung des Portfolios: Nur wenn man weiß, wie im eigenen Unternehmen eingekauft wird, kann man die Ergebnisse optimieren.

Einkaufsanalyse bei Kobold AI: Vorgehen und Ergebnisse

Kobold AI ist eine Plattform für Self-Service KI-Produkte. Unser Ziel ist, dass Unternehmen jeder Größe und Personen ohne Vorwissen den Mehrwert von künstlicher Intelligenz einsetzen können. Der Prozess ist ganz einfach: Anwendungsfall auswählen, Daten bereitstellen und Ergebnisse bekommen.

Welche Analysen in der Einkaufsanalyse durchgeführt werden und wie diese Erkenntnisse eingesetzt werden können, stellen wir in den nachfolgenden Abschnitten dar.

Initiale Datenanalyse

Initialanalyse des Einkaufsverhaltens
Initialanalyse des Einkaufsverhaltens

In der initialen Datenanalyse führen wir statistische Analysen der bereit gestellten Daten durch. Diese Information ist vor allem zentral für “Sanity checks”, also der Frage, ob die gelieferten Daten der Erwartung entsprechen. Daher: Unbedingt Zeit nehmen und kontrollieren, ob die Inhalte datenqualitätstechnisch korrekt sind.

Top Artikel und Kunden

Im ersten Schritt werden Umsatz, Produkte, Kunden und die Interaktion zwischen diesen Faktoren betrachtet. Was sind Top Produkte? Top Kunden? Wie viele Produkte machen welchen Prozentsatz an Umsatz aus? 

Diese Fragen beantworten wir, um ein klares Bild über den Status Quo zu schaffen. Hat man wenige Produkte die hohen Umsatz bedeuten? Dann gilt es zu diversifizieren. Ist man abhängig von wenigen Großkunden? Dann ist es Zeit für strategische Maßnahmen. 

Dies sind nur wenige Beispiele die mit der Erkenntnis über das Einkaufsverhalten einher gehen.

Trends

Während uns im ersten Abschnitt noch die generellen Kennzahlen interessieren, blicken wir im zweiten vor allem auf Trends. Positive wie auch negative Produkttrends erlauben einen Einblick in die Relevanz des eigenen Produktportfolios. 

Indem wir mittels natürlicher Sprachverarbeitung (NLP) Produktbeschreibungen mit Trends kombinieren, kann die Analyse auch tiefergehende Muster aufdecken: Welche Begriffe und Themen sind für Kunden momentan sehr relevant?

Warenkorbanalyse

Warenkorbanalyse
Die Warenkorbanalyse identifiziert häufig gemeinsam gekaufte Produkte mit maschinellen Lernen

Im Herzen der Einkaufsanalyse ist das Verständnis, welche Produkte miteinander gekauft werden. Die klassische Warenkorbanalyse nutzt Machine Learning um großes Potential aufzudecken. Ob Produktempfehlungen (“Produkte die dies kauften, kauften auch…”) oder direkt Bundles anbieten: Gemeinsam gekaufte Produkte zu kennen erlaubt es im Marketing, Vertrieb, Cross-Selling aktiv zu sein und hat einen direkten Einfluss auf den Umsatz. 

Wiederkäufer

Als letzte Analysekategorie untersuchen wir Wiederkäufer. Wiederkäufer sind eine sehr wertvolle Ressource in fast allen Unternehmen: Vertrauen wurde bereits geschaffen und Neuakquisekosten sind nicht vorhanden.

Daher gilt es: Verstehen wer Wiederkäufer sind, welche Artikel sie wie oft kaufen und wie man sie am besten betreut.

Welche Daten werden bei der Einkaufsanalyse eingesetzt?

Um die Einkaufsanalyse durchzuführen werden Transaktionsdaten eingesetzt (üblicherweise aus dem ERP oder E-Commerce-System). Die erwarteten Attribute sind wie folgt:

  • order_date: Datum der Bestellung im Format YYYY-MM-DD, z.B. 2022-10-05
  • order_id: Ein eindeutiger Identifier der Bestellung, üblicherweise eine Bestellnummer
  • customer_id: Ein eindeutiger Identifier des Kunden, üblicherweise eine Kundennummer
  • item_id: Ein eindeutiger Identifier des Produkts oder der Dienstleistung, kann eine Artikel-Nummer oder auch ein eindeutiger Artikel-Name sein
  • item_description: Eine beliebig lange Artikelbeschreibung (z.B. Kurzbeschreibung oder Langtext)
  • item_price: Preis des Produkts oder der Dienstleistung, bildet die Basis für die Berechnung von Umsatz
  • item_quantity: Anzahl der Produkte des Typs die in dieser Bestellung bestellt wurden. Multipliziert mit item_price ergibt dies den Positionspreis.

Diese Attribute müssen genau eingehalten werden, um die Einkaufsanalyse vollständig abzubilden. Jede Zeile bildet in diesem Datensatz eine Bestellposition.

Einsatz einer Einkaufsanalyse

Die zentrale Frage ist: Wie kann man die Erkenntnisse der Einkaufsanalyse gewinnbringend einsetzen? Hier einige Beispiele:

    • Top Produkte identifizieren: Indem man versteht, welche Produkte Top-Seller sind und wie viel des Umsatzes sie ausmachen, kann man strategische und operative Maßnahmen ergreifen. Saubere Einkaufsplanung, Produktentwicklung oder Förderung von Nicht-Top-Artikeln um sich gegen Mitbewerber abzusichern sind nur ein paar Beispiele.
    • Verteilung Kundenbasis verstehen: Kunden sind das Herzstück jedes Unternehmens. Versteht man wie abhängig man von wenig Kunden ist, kann man entsprechend seine Basis verbreiten. Versteht man, wie viel Umsatz Wiederkäufer ausmachen und welche Wiederkaufraten und -zyklen vorherrschen, kann man diese beeinflussen. Alles Ansätze um Umsatz zu erhöhen, Kunden zu binden und weniger abhängig zu werden.
    • Produkt-Bundles definieren: Durch die Warenkorbanalyse kann man schnell erkennen welche Produkte oft gemeinsam gekauft werden. So ist es ein einfaches zum Beispiel via Newsletter im Marketing komplementäre Produkte anzubieten (“Das könnte dich auch interessieren”) oder im Vertrieb Produkt-Bundles anzubieten.
    • Produkt-Trends aufdecken: Vor allem wenn Unternehmen eine breite Produkt- bzw. Dienstleistungspalette besitzen, kann es Sinn machen, den quantitativen Entwicklungen zu folgen. Trends erlauben es, Ressourcen entsprechend zu verteilen und/oder sich auf erhöhte Nachfrage einzustellen – oder sogar aktiv zu steuern.
    • Gruppenbasierte Personalisierung: Durch die sehr einfache Anwendung der Einkaufsanalyse von Kobold AI ist es auch ein leichtes, gruppenbasierte Einkaufsanalysen durchzuführen. Einfach für jede Gruppe (zum Beispiel je Persona) die Einkaufsanalyse berechnen lassen und dann die individuellen Ergebnisse für personalisierte Maßnahmen nutzen – schnell und einfach zu mehr Kundenzentrierung.

 

Dies sind nur manche der Beispiele wie eine Einkaufsanalyse schnell und einfach Verstehen, aber auch direkt operativen Mehrwert schaffen kann. Weiß man, wie sich Kunden verhalten, kann man proaktiv mitsteuern und entsprechend individualisieren, um seinen Kunden das beste Einkaufserlebnis zu bieten.

Fazit: Die Einkaufsanalyse für bessere Planung

Verstehen, wie sich Kunden verhalten ist zentral für operative und strategische Planung. Verstehen, was Kunden kaufen ist somit ein vielfacher Hebel: Bessere Betreuung, bessere Produktentwicklung oder -einkaufsplanung, mehr Cross- und Upselling Möglichkeiten. 

Im Kern ist die automatische Einkaufsanalyse durch Kobold AI jedoch eins: Wissen, wo man sich als Unternehmen verbessern kann und wo Lücken sind, die man bisher nicht gesehen hat. Eine Analyse auf der Basis von Daten, um möglichst nah am Menschen zu sein.

 

 

 

 

Kilian

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